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Excel自學聖經(第二版)：從完整入門到職場活用的技巧與實例大全

為了解決excel計算個數條件的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　Excel最強完全版，博客來、金石堂年度百大暢銷榜電腦資訊TOP 1  　　全台唯一雙料冠軍，超高評價，連續60週同主題銷售第1，  　　系列銷量突破14萬冊！    　　國內眾多Excel使用者第一指名，榮登各大通路暢銷榜最多Excel圖書作者團隊經典最新版  　　集Excel功能與業界技法大成～30個主題．超強580技X快速索引100技    　　橫跨觀念、函數、圖表、樞紐、數據統計、資料分析、巨集與VBA自動化  　　涵蓋人力資源、財務會計、行銷企劃、業務銷售、管理分析必備實例    　　【獨家收錄】「職場面試18個Excel關鍵問題」&「商業分析資料取得與整合」影音教學

  　　【超值加贈】「隨身版Excel快速鍵」、「函數索引與函數速查表」 / 「全書範例檔」    　　最強數據統計、圖像表達與商業分析力  　　完成工作、產出報告高效率    　　由Excel最全面的職場應用角度出發，一步驟一圖示掌握資料建立、格式設定、篩選排序、表格表單、函數、圖表與視覺設計、樞紐分析、大數據處理、藍圖分析、巨集與VBA自動化、列印…等。詳細的功能說明搭配職場範例，最系統化的分類，讓你即查即用，瞬間補充大量Excel技能，告別加班人生。    　　使用Excel時，你是否也有以下問題：  　　■工具不熟悉，總是比別人花更多時間  　　■數據錯誤百出，老是找不出哪裡有問題 

　　■資料分析不拿手，就是看不出什麼是重點    　　解鎖Excel使用困局，  　　八大完整面向讓你  　　懂觀念、有想法、會應用    　　★建立與格式化報表  　　從認識工作環境著手，一步步完成報表建置並套用合適的格式、框線與色彩，建立更全面與完整的 Excel操作觀念。    　　★資料取得、整理與驗證  　　別拿到資料就卯起來計算，整理好的資料才能產生正確的結論！控管資料完整性、正確性，有效剔除錯誤！    　　★函數處理與數據統計  　　充分學習實務上必須掌握的統計函數、條件式函數、日期與時間函數，才能提升資料運算力，駕馭函數應用及數據統計，讓數據來幫你說話！    　　★視覺化圖

表  　　圖表可以突顯資料的重點，透過色彩與類型的視覺化效果設計，學習各式圖表應用，提升對商業圖表的掌握，用一張圖表說服老闆與客戶。    　　★市場關鍵分析  　　想要提升數據決策力，就要知道如何整合多個資料表、樞紐分析、小計分析藍本、目標搜尋，有效交叉比對整理大數據資料與分析，挖掘數據的商業價值。    　　★快速自動化工作  　　一再重複的繁雜工作就靠巨集、VBA來搞定，實現更複雜的報表自動化與整合，相同工作一鍵就處理好，早早就交差。    　　★超效率實用工具  　　範本套用、加密管理、雲端共同作業、快速鍵應用…等，解決Excel各式繁瑣的小問題。    　　★更多輸出與整合應用  　

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」影音教學。大量資料數據時代，該如何挖掘並分析行銷、業務、市場、人事、教育…等各個職場與生活層面的資訊，並提出有效方案，這些都得從資料數據的取得、整合與清理開始，影片中將分享六大主題技巧，讓你輕鬆了解完整觀念與操作。    　　Excel 2021/2019/2016/2013/2010/Microsoft 365（原Office 365）跨版本適用

excel計算個數條件進入發燒排行的影片

利用藍光LED照射降低鮑氏不動桿菌的數量

為了解決excel計算個數條件的問題，作者李家豪 這樣論述：

2014年4月，世界衛生組織(WHO)指出超級細菌已成為21世紀超級重要的公共健康議題之一。超級細菌是具多重抗藥性的細菌的統稱，例如多重抗藥性金黃色葡萄球菌、抗萬古黴素腸球菌、泛抗藥性鮑氏不動桿菌，一旦擴散，一般的感染即可能致命。因為攸關感染致病的重要關鍵之一是細菌數量，所以抑制細菌數量，便可有效預防細菌感染。由於傳統的抑菌研究對象多為大腸桿菌、黃金葡萄球菌等一般菌，抑制鮑氏不動桿菌(AB菌)的研究極少。而AB菌是近年新興起的一種超級細菌，已成為院內感染頭號殺手。因此，本論文擬利用光能抑菌的優點，結合本實驗室光學及影像處理技術，並和台灣AB菌專家劉明麗教授合作，探討室內照明用發光二極體(Li

ght-Emitting Diode，LED)的可見光照對AB菌的數量的影響。LED是一種能夠發出光的半導體電子元件，具有高發光效率、波長半寬小、可靠性高、壽命長、反應速度快等傳統光源不及的優點。發展初期應用於指示燈及顯示板等，隨著白光的發光二極體出現，近年來大幅應用於隨處可見的照明設備。本實驗的做法是以自製的藍光LED燈平台，配合不同照射時間，照射經由劉教授生物實驗室分離的AB菌標準株，觀察光照對AB菌生長數量的影響。首先，我們將AB菌置入TSB培養液中培養，並以分光光度計量測的OD值表示細菌數量。然後，以藍光照射8小時之後，再量測其OD值的變化。結果，實驗與對照兩者OD值的差異為0.4，相

當於細菌數量減少48%。在此過程中，我們發現照光2小時之際，雖然OD值差異僅為0.03相當於菌量減少14%，不過T-TEST檢驗法的結果p值卻為3.3 × 10-6。由於p值遠小於0.05的意義為實驗組與控制組具有非常明顯的差異，因此我們進一步在照光2小時的條件下，比較AB菌在培養液中與乾燥環境中菌量受光照的影響；其中乾燥環境用於模擬AB菌在醫院和安養院空氣中的真實生長環境。結果顯示，在乾燥環境生長的AB菌，其p值為6.5 × 10-5，也小於0.05，且減少的菌落數為89.52 %。本實驗成功展示藍光LED對AB菌顯著的光能抑菌效果。此外，由於藍光為可見光，對人體無害，且LED低成本，本抑菌

裝置將可結合LED室內照明設備，廣泛應用在抵抗力較差的族群，例如醫院病人、安養院老人、甚至家中，來降低病菌感染人類的可能，大幅減少生病的機率，增進人類健康的福祉。

文組都會的簡明統計學

為了解決excel計算個數條件的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：

難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 　　近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 　　可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 　　「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 　　「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 　　「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 　　所有關於統計學的基礎提問，

就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ 　　◆第1天：歡迎來到統計學的世界 　　相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 　　奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 　　課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 　　認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 　　◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 　　在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說

，在在考驗我們的「數據素養」。 　　提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 　　學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ 　　◆第3～4天：掌握資料的感覺 　　統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 　　從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 　　◆第5天：使資料視覺化呈現 　　這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 　　同時

我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 　　◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 　　如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 　　讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 　　從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 　　本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 　　統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 　　歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號

！ 本書特色 　　◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 　　◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 　　◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。

選擇權評價估計方式之比較：以台指選擇權為例

為了解決excel計算個數條件的問題，作者吳智偉 這樣論述：

1970年代初期，Fisher Black，Myron Scholesc和Merton於選擇權股票市場評價上完成一個重大發展，他們成功推導出著名的Black-Scholes（1973）模型。此一模型對選擇權價格研究以及對未來避險策略上有著非常重大幫助，並對衍生性金融商品上有著非常深遠的影響力。但是因為Black-Scholes（1973）模型有許多簡化之假設，引貣後續許多學者研究對於Black-Scholes（1973）模型提出許多修正放寬模型，例如隨機波動性模型、隨機利率模型、隨機波動性跳躍模型等。並將這些修正模型去比較是否優於Black-Scholes（1973）模型。因此本研究目的是使

用Black-Scholes（1973）和Heston (1993)選擇權評價模型來計算台指選擇權的價格，並探討最適合評估台指選擇權價格之波動性模型。且利用三種不同損失函數，去推算Heston (1993) 模型之所需參數，並利用其參數值去推算其理論價格，在採用MAE、RMSE及MAPE三種價格衡量方法，比較衡量分析Black-Scholes（1973）及Heston (1993) 模型所推算之理論價格與實際價格之誤差，並對衡量結果進行分析探討，其結果明顯顯示出，不論在MAE、RMSE及MAPE中，所推算出數值，其價格區間最小值大部分皆落在Heston (1993) 模型中，結果為Heston

(1993)模型較Black-Scholes（1973）模型要來的準確。